Results for “웹앱 만들고 배포”

20 results across 628 public packsranked by words

1. Document

   웹훅 서버[[webhooks-server]]

   웹훅 서버[[webhooks-server]]이 가이드에서는 huggingface_hub를 활용하여 웹훅을 수신하는 서버를 만들고 Space에 배포하는 방법을 설명합니다.

   huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/guides/webhooks_server.md

   Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

2. Document

   둘러보기 [[quickstart]]

   둘러보기 [[quickstart]]Hugging Face Hub는 머신러닝 모델, 데모, 데이터 세트 및 메트릭을 공유할 수 있는 곳입니다. huggingface_hub 라이브러리는 개발 환경을 벗어나지 않고도 Hub와 상호작용할 수 있도록 도와줍니다. 리포지토리를 쉽게 만들고 관리하거나, 파일을 다운로드 및 업로드하고, 유용한 모델과 데이터 세트의 메타데이터도 구할 수 있습니다.

   huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/quick-start.md

   Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

3. Document

   How-to 가이드 [[howto-guides]]

   How-to 가이드 [[howto-guides]]웹훅을 수신할 서버를 만들고 Space로 배포하는 방법은 무엇인가요?

   huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/guides/overview.md

   Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

4. Document

   모델 카드 생성 및 공유[[create-and-share-model-cards]]

   모델 카드 생성 및 공유[[create-and-share-model-cards]] › 모델 카드 만들기[[create-model-cards]]

   huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/guides/model-cards.md

   Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

5. Document

   Hub에서 파일 다운로드하기[[download-files-from-the-hub]]

   Hub에서 파일 다운로드하기[[download-files-from-the-hub]] › 파일 하나만 다운로드하기[[download-a-single-file]] › 다운로드 URL 만들기[[construct-a-download-url]]리포지토리에서 파일을 다운로드하는 데 사용할 URL을 만들고 싶은 경우 [hf_hub_url] 함수를 사용하여 URL을 반환받을 수 있습니다. 이 함수는 [hf_hub_download] 함수가 내부적으로 사용하는 URL을 생성한다는 점을 알아두세요.

   huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/guides/download.md

   Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

6. Document

   추론 엔드포인트 [[inference-endpoints]]

   추론 엔드포인트 [[inference-endpoints]] › InferenceEndpoint [[huggingface_hub.InferenceEndpoint]]기본 데이터 클래스는 [InferenceEndpoint]입니다. 여기에는 구성 및 현재 상태를 가지고 있는 배포된 InferenceEndpoint에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 배포 후에는 [InferenceEndpoint.client]와 [InferenceEndpoint.async_client]를 사용해 엔드포인트에서 추론 작업을 할 수 있고,…

   huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/package_reference/inference_endpoints.md

   Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

7. Document

   Discussions 및 Pull Requests를 이용하여 상호작용하기[[interact-with-discussions-and-pull-requests]]

   Discussions 및 Pull Requests를 이용하여 상호작용하기[[interact-with-discussions-and-pull-requests]] › 프로그래밍 방식으로 Discussion 또는 Pull Request를 생성하고 수정하기[[create-and-edit-a-discussion-or-pull-request-programmatically]]Discussions와 Pull Requests를 만들고 편집하려면 접근 토큰이 필요합니다.

   huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/guides/community.md

   Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

8. Document

   모델[[models]]

   모델[[models]] › 모델[[models]] › 사용자 정의 모델[[custom-model]]자유롭게 자신만의 모델을 만들어 에이전트를 구동하는 데 사용할 수 있습니다.

   huggingface/smolagentsRepositorydocs/source/ko/reference/models.md

   Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

9. Document

   추론 엔드포인트[[inference-endpoints]]

   추론 엔드포인트[[inference-endpoints]] › 배포 상태 확인[[check-deployment-status]]이 가이드의 나머지 부분에서는 endpoint라는 이름의 [InferenceEndpoint] 객체를 가지고 있다고 가정합니다. 엔드포인트에 status 속성이 [InferenceEndpointStatus] 유형이라는 것을 알 수 있었습니다. 추론 엔드포인트가 배포되고 접근 가능하면 상태가 "running"이 되고 url 속성이 설정됩니다:

   huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/guides/inference_endpoints.md

   Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

10. Document

    학습을 위한 데이터셋 만들기

    학습을 위한 데이터셋 만들기 › Hub에 데이터 올리기> 💡 데이터셋을 만들고 Hub에 업로드하는 것에 대한 자세한 내용은 🤗 Datasets을 사용한 이미지 검색 게시물을 참고하세요.

    huggingface/diffusersRepositorydocs/source/ko/training/create_dataset.md

    Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

11. Document

    설치 방법 [[installation]]

    설치 방법 [[installation]] › pip로 설치하기 [[install-with-pip]] › 소스에서 설치 [[install-from-source]]main 버전은 마지막 공식 릴리스 이후 버그가 수정되었지만 아직 새 릴리스가 출시되지 않은 경우와 같이 최신 개발 사항을 들고오는 데 유용합니다.

    huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/installation.md

    Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

12. Document

    Collections[[collections]]

    Collections[[collections]] › 새 Collection 만들기[[fetch-a-collection]]이제 [Collection]을 가져오는 방법을 알았으니 우리만의 Collection을 만들어봅시다! 제목과 설명을 사용하여 [create_collection]을 호출합니다. 조직 페이지에 Collection을 만들려면 Collection 생성 시 namespace="my-cool-org"를 전달합니다. 마지막으로 private=True를 전달하여…

    huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/guides/collections.md

    Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

13. Document

    Hub에 파일 업로드하기[[upload-files-to-the-hub]]

    Hub에 파일 업로드하기[[upload-files-to-the-hub]] › 고급 기능[[advanced-features]] › 예약된 업로드[[scheduled-uploads]]예를 들어, 배포된 Space에 대한 교육 프로세스 또는 사용자 로그를 저장하고 싶을 때 Hub에 데이터 집합으로 데이터를 업로드하는 것이 좋아 보이지만, 이를 제대로 하기 어려울 수 있습니다.

    huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/guides/upload.md

    Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

14. Document

    에이전트 안내서[[agents---guided-tour]]

    에이전트 안내서[[agents---guided-tour]] › 도구[[tools]] › 새로운 도구 생성[[create-a-new-tool]]이 코드는 함수로 만들고 tool 데코레이터를 추가하여 간단히 도구로 변환할 수 있습니다.

    huggingface/smolagentsRepositorydocs/source/ko/guided_tour.md

    Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

15. Document

    채팅 모델을 위한 템플릿[[templates-for-chat-models]]

    채팅 모델을 위한 템플릿[[templates-for-chat-models]] › 고급: 채팅 템플릿 추가 및 편집[[advanced-adding-and-editing-chat-templates]] › 채팅 템플릿을 어떻게 만들 수 있나요?[[how-do-i-create-a-chat-template]]간단합니다. Jinja 템플릿을 작성하고 tokenizer.chat_template에 설정하기만 하면 됩니다. 다른 모델의 기존 템플릿을 시작점으로 사용하고 필요에 맞게 편집하는 것이 더 쉬울 것 입니다! 예를 들어, 위의 LLaMA 템플릿을 가져와 어시스턴트 메시지에 "[ASST]" 및 "[/ASST]"를 추가할 수 있습니다:

    huggingface/new-model-addition-cwmRepositorydocs/source/ko/chat_templating.md

    Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

16. Document

    채팅 모델을 위한 템플릿[[templates-for-chat-models]]

    채팅 모델을 위한 템플릿[[templates-for-chat-models]] › 고급: 채팅 템플릿 추가 및 편집[[advanced-adding-and-editing-chat-templates]] › 채팅 템플릿을 어떻게 만들 수 있나요?[[how-do-i-create-a-chat-template]]간단합니다. Jinja 템플릿을 작성하고 tokenizer.chat_template에 설정하기만 하면 됩니다. 다른 모델의 기존 템플릿을 시작점으로 사용하고 필요에 맞게 편집하는 것이 더 쉬울 것 입니다! 예를 들어, 위의 LLaMA 템플릿을 가져와 어시스턴트 메시지에 "[ASST]" 및 "[/ASST]"를 추가할 수 있습니다:

    huggingface/transformersRepositorydocs/source/ko/chat_templating.md

    Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

17. Document

    DeepSpeed[[deepspeed]]

    DeepSpeed[[deepspeed]] › 모델 배포[[deployment]] › 노트북[[notebook]]현재 디렉터리의 노트북에 구성 파일을 즉석에서 만들고 싶다면 전용 셀을 만들 수 있습니다.

    huggingface/transformersRepositorydocs/source/ko/deepspeed.md

    Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

18. Document

    DeepSpeed[[deepspeed]]

    DeepSpeed[[deepspeed]] › 모델 배포[[deployment]] › 노트북[[notebook]]현재 디렉터리의 노트북에 구성 파일을 즉석에서 만들고 싶다면 전용 셀을 만들 수 있습니다.

    huggingface/new-model-addition-cwmRepositorydocs/source/ko/deepspeed.md

    Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

19. Document

    Hub와 어떤 머신 러닝 프레임워크든 통합[[integrate-any-ml-framework-with-the-hub]]

    Hub와 어떤 머신 러닝 프레임워크든 통합[[integrate-any-ml-framework-with-the-hub]] › 유연한 접근 방식: 도우미(helper)[[a-flexible-approach-helpers]] › 제한 사항[[limitations]]- private: 개인 리포지토리를 만들어야 할 경우

    huggingface/huggingface_hubRepositorydocs/source/ko/guides/integrations.md

    Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository

20. Document

    Vision Transformer (ViT) [[vision-transformer-vit]]

    Vision Transformer (ViT) [[vision-transformer-vit]] › 리소스 [[resources]]🚀 배포

    huggingface/transformersRepositorydocs/source/ko/model_doc/vit.md

    Open at this sectionOpen the repositorySearch within this repository